clustering to be done based on subj

clustering to be done based on subject and
content. List emails provide another such
example.
As input the agent shall receive emails of
its client, along with a set of examples,
both similar and dissimilar, in order to
develop a sense of what the user requires
in his clustering. The agent has the task to
group the emails into folders based on the
similarity between them in the form of
common subjects, common email threads
etc. Our goal is to design a learning
strategy for the agent to learn how to
cluster. The input vectors are represented
in the feature space with training data
comprising of the two sets:
i) S: (xi,xj) ∈ S if xi,xj are similar
ii) D: (xi,xj) ∈ D if xi,xj are dissimilar
Learning methods are then applied to the
training data in order to learn a distance
metric. Our notion of a distance metric has
been derived from [1].
The key concept in any clustering method
is the notion of the distance between two
points in the sample space. The distance
metric is used to establish the concept of
similarity and dissimilarity between any
two points. Intuitively, similar points are
closer to each other than a pair of
dissimilar points. However, the issue still
remains as to how do we formally learn a
distance metric. Herein, we could define
our objectives that we expect the distance
metric to achieve:
i) Learn the importance of individual
features in the input vectors. This
could be easily be done by learning a
relative weighting/importance given to
each feature.
ii) Learn the correlation between features
if there exists any.
[1] discusses the concept of a distance
metric A as:
d(x,y) = dA(x,y) which can be expressed as:
|| x – y || A = [(x-y)T
A(x-y)]
1/2
Here A is clearly of the form ℜn x n. Certain
Properties that A needs to satisfy are nonnegativity
and the triangle inequality which
require A to be positive semi-definite. It

Kết quả (Việt) 1:

clustering được thực hiện dựa trên chủ đề vànội dung. Danh sách email cung cấp khác như vậyVí dụ.Như đầu vào các đại lý sẽ nhận được email củakhách hàng của mình, cùng với một tập các ví dụ,và không giống nhau, để tương tựphát triển một cảm giác về những gì người sử dụng yêu cầuở cụm của mình. Các đại lý có nhiệm vụNhóm các email vào thư mục dựa trên cácsự tương tự giữa các họ trong các hình thứcđối tượng phổ biến, phổ biến các chủ đề của emailvv. Mục tiêu của chúng tôi là để thiết kế một học tậpchiến lược cho các đại lý để tìm hiểu làm thế nào đểcụm sao. Các vectơ đầu vào được đại diệntrong không gian tính năng với đào tạo dữ liệubao gồm hai bộ:i) S: (xi, xj) ∈ S nếu xi, xj là tương tự nhưII) D: (xi, xj) ∈ D nếu xi, xj là không giống nhauPhương pháp học tập sau đó được áp dụng cho cácđào tạo dữ liệu để tìm hiểu cáchsố liệu. Khái niệm của chúng tôi một thước đo khoảng cách cóđược bắt nguồn từ [1].Các khái niệm then chốt trong bất kỳ phương pháp kết cụmlà khái niệm khoảng cách giữa haiđiểm trong không gian mẫu. Khoảng cáchsố liệu được sử dụng để thiết lập các khái niệmsự tương đồng và dissimilarity giữa bất kỳhai điểm. Bằng trực giác, tương tự như điểm làgần gũi hơn với nhau hơn một cặpđiểm khác nhau. Tuy nhiên, vấn đề vẫn còncòn như làm thế nào để chúng tôi chính thức tìm hiểu mộtthước đo khoảng cách. Ở đây, chúng ta có thể xác địnhmục tiêu của chúng tôi, chúng tôi mong đợi khoảng cáchsố liệu để đạt được:i) tìm hiểu tầm quan trọng của cá nhântính năng trong các vectơ đầu vào. Điều nàycó thể dễ dàng được thực hiện bằng cách học hỏi mộttương đối nặng/tầm quan trọng chomỗi tính năng.II) tìm hiểu mối tương quan giữa tính năngNếu không tồn tại bất kỳ.[1] thảo luận về các khái niệm về khoảng cáchsố liệu A là:d(x,y) = dA(x,y) mà có thể được biểu thị dưới dạng:|| x-y || A = [(x-y) TA(x-y)]1/2Đây là rõ ràng của hình thức ℜn x n. nhất địnhThuộc tính A cần phải đáp ứng là nonnegativityvà bất đẳng thức tam giác màyêu cầu để được tích cực bán nhất định. Nó

Kết quả (Việt) 2:

clustering để được thực hiện dựa trên các chủ đề và
nội dung. Danh sách email cung cấp khác như
ví dụ.
Khi đầu vào các đại lý sẽ nhận được email của
khách hàng của mình, cùng với một tập các ví dụ,
sự tương đồng và khác nhau, để
phát triển ý thức về những gì người dùng yêu cầu
trong phân nhóm của mình. Các đại lý có nhiệm vụ để
nhóm các email vào thư mục dựa trên
sự tương đồng giữa chúng trong các hình thức của
đối tượng phổ biến, chủ đề email phổ biến
, vv Mục tiêu của chúng tôi là thiết kế một học
chiến lược cho các đại lý để biết cách
cụm. Các vectơ đầu vào được đại diện
trong không gian đặc trưng với dữ liệu huấn luyện
bao gồm hai bộ:
i) S: (xi, xj) ∈ S nếu xi, xj tương tự
ii) D: (xi, xj) ∈ D nếu xi, xj được không tương tự
phương pháp học tập này sau đó được áp dụng cho các
dữ liệu huấn luyện để học một khoảng cách
số liệu. Quan niệm của chúng ta về một thước đo khoảng cách đã
được bắt nguồn từ [1].
Các khái niệm quan trọng trong bất kỳ phương pháp phân nhóm
là khái niệm về khoảng cách giữa hai
điểm trong không gian mẫu. Khoảng cách
số liệu được sử dụng để thiết lập các khái niệm về
sự tương tự giữa bất kỳ
hai điểm. Bằng trực giác, điểm tương tự là
gần với nhau hơn một cặp
điểm khác nhau. Tuy nhiên, vấn đề này vẫn
còn là để làm thế nào để chúng tôi chính thức học được một
số liệu từ xa. Ở đây, chúng ta có thể xác định
mục tiêu của chúng tôi mà chúng tôi kỳ vọng khoảng cách
số liệu để đạt được:
i) Tìm hiểu tầm quan trọng của cá nhân
các tính năng trong các vector đầu vào. Điều này
có thể dễ dàng được thực hiện bằng cách học một
trọng số tương đối / tầm quan trọng cho
mỗi tính năng.
Ii) Tìm hiểu mối tương quan giữa các tính năng
nếu có bất kỳ.
[1] thảo luận về các khái niệm về khoảng cách
Một số liệu như:
d (x, y) = dA (x, y) mà có thể được thể hiện như:
|| x - y || A = [(xy) T
A (xy)]
1/2
Ở đây A rõ ràng của hình thức ℜn x n là. Một số
thuộc tính mà A cần đáp ứng là không âm
và các bất đẳng thức tam giác mà
đòi hỏi Một là tích cực bán nhất định. nó